package com.hong.utils;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSON;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.hong.entity.Shop;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;

import static com.hong.utils.RedisConstants.*;

@Slf4j
@Component
public class CacheClient {
    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }
    // 定义线程池
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    // 方法1:将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置TTL过期时间
    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit){
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value), time, unit);
    }

    // 方法2:将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中(作为热点key)，设置逻辑过期时间，用于处理缓存击穿问题
    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit){
        // 设置逻辑过期
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
        // 写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

    /**
     * 方法3:查询数据(利用缓存空值的方式解决缓存穿透)
     * @param keyPrefix 要查询的key前缀
     * @param id
     * @param type 查询后要转换的数据类型
     * @param dbFallback 根据id进行查询的逻辑
     * @param time 缓存空值的过期时间
     * @param unit 时间单位
     * @return 返回查询的数据
     * @param <R> 数据类型
     * @param <ID> id类型
     */
    public <R, ID> R queryWithPassThrough(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1. 从redis中查询缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2 判断是否存在对象
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
            // 存在 直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        // 3 判断命中的是否是空值
        if (json != null) {
            // 命中空值
            return null;
        }
        // 4. 不存在 根据ID查询数据库
        // Function函数式接口
        R r = dbFallback.apply(id);
        // 5. 不存在 返回错误
        if (r == null) {
            // 将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回错误信息
            return null;
        }
        // 6. 存在 写入redis 返回
        this.set(key, JSONUtil.toJsonStr(r), time, unit);
        // 7. 返回R对象信息
        return r;
    }

    /**
     * 方法4: 查询数据(利用逻辑过期解决缓存击穿)
     * @param keyPrefix 要查询的key前缀
     * @param id
     * @param type 查询后要转换的数据类型
     * @param lockKeyPrefix 锁前缀
     * @param dbFallback 根据id进⾏查询的逻辑
     * @param time 逻辑过期时间
     * @param unit 时间单位
     * @return 返回查询的数据
     * @param <R> 数据类型
     * @param <ID> id的类型
     */
    public  <R,ID> R queryWithLogicalExpire(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, String lockKeyPrefix,
            Function<ID,R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1. 从redis中查询缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2 判断是否存在对象
        if (StrUtil.isBlank(json)) {
            // 未命中 返回空----注意默认情况下是不为空的 要提前将热点key加入到缓存中！
            return null;
        }
        // 3 命中 先把json反序列化为对象 -- 依赖于字节码
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
        R r = JSONUtil.toBean(data, type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 4 判断是否过期
        if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 4.1 未过期 直接返回缓存信息
            return r;
        }
        // 4.2 已过期 需要缓存重建
        // 5 缓存重建, 获取互斥锁
        String lockKey = lockKeyPrefix + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        if (isLock) {
            // 5.1 成功
            // DoubleCheck缓存是否过期
            json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
            if (redisData.getExpireTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
                // 未过期 说明上一个线程完成了缓存重建 直接返回店铺信息
                data = (JSONObject) redisData.getData();
                r = JSONUtil.toBean(data, type);
                return r;
            }
            // 开启独立线程 实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                // 重建缓存 --这里为了测试时间只设置了20s
                try {
                    // 查询数据库 --- 注意不能用r 会报错 这是另外一个线程
                    R r1 = dbFallback.apply(id);
                    // 写入redis
                    this.setWithLogicalExpire(key, r1, time, unit);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    // 释放锁
                    unLock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 5.2 失败或者开启缓存重建线程任务之后 返回过期商铺的店铺信息
        return r;
    }

    /**
     * 方法5: 查询数据(利用互斥锁解决缓存击穿)
     * @param keyPrefix 要查询的key前缀
     * @param id
     * @param type 查询后要转换的数据类型
     * @param lockKeyPrefix 锁前缀
     * @param dbFallback 根据id进⾏查询的逻辑
     * @param time 逻辑过期时间
     * @param unit 时间单位
     * @return 返回查询的数据
     * @param <R> 数据类型
     * @param <ID> id的类型
     */
    public  <R,ID> R queryWithMutex(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, String lockKeyPrefix,
            Function<ID,R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit
    ) {
        String key = keyPrefix + id;
        // 1. 从redis中查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2 判断是否存在对象
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
            // 存在 直接返回
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        // 3 判断命中的是否是空值--缓存穿透的结果
        if (json != null) {
            // 命中空值
            return null;
        }
        // -------未命中, 接下来进行缓存重建:互斥锁----------
        // 4.1 获取互斥锁
        String lockKey = lockKeyPrefix + id;
        R r;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2 判断是否获取成功
            if (!isLock) {
                // 4.3 失败 则休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                // 递归--也就是重试
                return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, lockKeyPrefix, dbFallback, time, unit);
            }
            // 4.4 成功 DouleCheck(此时有可能别的线程已经重新构建好缓存)
            // 1) 再次监测redis缓存是否存在 如果存在则无需重建缓存
            json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            //这⾥判断的时shopJson是否真的有值，不包括空值
            if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
                // 存在 直接返回
                return JSONUtil.toBean(json, type);
            }
            // 2) 如果不存在则根据ID查询数据库
            r = dbFallback.apply(id);
            // 模拟重建的延时 使得在高并发的情况下 重建缓存的同时出现尽可能多的线程
            Thread.sleep(200);
            // 5. 不存在 返回错误
            if (r == null) {
                // 将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                // 返回错误信息
                return null;
            }
            // 6. 存在 写入redis 返回
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(r), time, unit);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            // 7. 释放互斥锁
            unLock(lockKey);
        }
        // 8. 返回
        return r;
    }

    // 获取锁
    private boolean tryLock(String lockKey) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", LOCK_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);
        //不直接返回Boolean类型，避免⾃动拆箱时出现空指针异常。
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }
    // 释放锁
    private void unLock(String lockKey){
        stringRedisTemplate.delete(lockKey);
    }
}
